هوش تجاری به انگلیسی business intelligence (BI)، یک فرآیند تحلیل داده‌های مبتنی بر فناوری است که به مدیران، سرپرستان و کارکنان یک سازمان کمک می‌کند تا تصمیمات تجاری آگاهانه‌ای بگیرند.
به عنوان بخشی از فرآیند BI، داده‌های مرتبط جمع‌آوری و برای تجزیه و تحلیل آماده می‌شوند. پرس‌وجوها بر روی داده‌ها اجرا می‌شوند و نتایج تجزیه و تحلیل برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری عملیاتی و برنامه‌ریزی استراتژیک استفاده می‌شود.

هدف نهایی نوآوری‌های هوش تجاری، هدایت تصمیمات تجاری بهتر است که سازمان‌ها را قادر می‌سازد درآمد را افزایش دهند، بهره‌وری عملیاتی را بهبود بخشند و مزایای رقابتی نسبت به رقبای تجاری کسب کنند.

برای دستیابی به این هدف، هوش تجاری ترکیبی از ابزارهای تحلیلی، تجسم داده‌ها و گزارش‌دهی، به علاوه روش‌های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در بر می‌گیرد.

نرم‌افزار هوش تجاری (BI) در اوایل دهه ۱۹۹۰ ظهور کرد و به طور گسترده در سازمان‌هایی با هر اندازه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال، در بسیاری از موارد، نحوه استفاده از آن در طول سال‌ها تغییر کرده است. توسعه ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری (BI) و اخیراً ویژگی‌های تجزیه و تحلیل افزوده مبتنی بر هوش مصنوعی و فناوری‌های یادگیری ماشینی، کاربران تجاری را قادر ساخته است تا به جای تکیه بر متخصصان هوش تجاری برای اجرای پرس‌وجوها، خودشان داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند.

اما تیم‌های هوش تجاری، مدیریت داده‌ها و فناوری اطلاعات هنوز با چالش‌های متنوعی در استقرار، مدیریت و پشتیبانی از سیستم‌های هوش تجاری مواجه هستند. این چالش‌ها با تأیید و تأمین مالی برنامه‌های هوش تجاری آغاز می‌شوند. سایر چالش‌ها شامل ادغام مجموعه داده‌ها برای تجزیه و تحلیل، انتخاب نرم‌افزار هوش تجاری، آموزش کاربران و جلوگیری از تبدیل پیاده‌سازی‌های هوش تجاری سلف سرویس به محیط‌های آشفته‌ای است که نتایج تحلیلی متناقضی ایجاد می‌کنند. در بسیاری از سازمان‌ها، از جمله سازمان‌هایی که مدل هوش تجاری سلف سرویس را اتخاذ کرده‌اند، تیم‌های هوش تجاری همچنان به تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد مصورسازی داده‌ها، گزارش‌ها و داشبوردهای هوش تجاری برای کاربران تجاری ادامه می‌دهند.

این راهنمای جامع هوش تجاری، بینش و توصیه‌هایی در مورد چگونگی مدیریت موفقیت‌آمیز نوآوری‌های هوش تجاری ارائه می‌دهد. شما در مورد چیستی هوش تجاری، نحوه عملکرد آن، اهمیت آن برای سازمان‌ها و مزایای تجاری آن بیشتر خواهید آموخت. کاربردهای رایج هوش تجاری و موارد استفاده، عملکردهای کلیدی پلتفرم‌های هوش تجاری، بهترین شیوه‌های استقرار هوش تجاری و روندهای فعلی هوش تجاری نیز پوشش داده شده است.

فرآیند هوش تجاری چگونه کار می‌کند؟

نوآوری‌های هوش تجاری، اطلاعات کاربردی را برای استفاده مدیران ارشد، مدیران کسب و کار و کارکنان عملیاتی در موارد استفاده مختلف، آشکار می‌کنند. به عنوان مثال، برنامه‌های هوش تجاری (BI) بینش‌هایی در مورد عملکرد، فرآیندها و روندهای کسب و کار ایجاد می‌کنند و تیم‌های مدیریتی را قادر می‌سازند تا مشکلات و فرصت‌های جدید را شناسایی کرده و سپس برای رفع آنها اقدام کنند.

داده‌های هوش تجاری معمولاً در یک انبار داده که برای کل سازمان ساخته شده است یا در دیتا مارت‌های کوچک‌تری که زیرمجموعه‌هایی از اطلاعات تجاری را برای بخش‌ها و واحدهای تجاری جداگانه نگهداری می‌کنند، ذخیره می‌شوند. علاوه بر این، دریاچه‌های داده مبتنی بر سیستم‌های کلان داده اغلب اکنون به عنوان مخازن یا سکوهای فرود برای داده‌های هوش تجاری، به ویژه انواع داده‌های بدون ساختار و نیمه ساختار یافته، استفاده می‌شوند. پلتفرم‌های دیتا لیکهوس که عناصر دریاچه‌های داده و انبارهای داده را ترکیب می‌کنند نیز در دسترس قرار گرفته‌اند.

داده‌های هوش تجاری (BI) می‌توانند شامل داده‌های تاریخی و داده‌های بلادرنگ (Real-Time) باشند که از ترکیبی از سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی جمع‌آوری شده‌اند. داده‌های خام از سیستم‌های منبع مختلف، قبل از استفاده در برنامه‌های هوش تجاری، معمولاً باید یکپارچه، تجمیع و پاکسازی شوند تا از صحت و سازگاری آنها اطمینان حاصل شود.

از آنجا، مراحل فرآیند BI شامل موارد زیر است:

• آماده‌سازی داده‌ها ، که در آن مجموعه داده‌ها سازماندهی، تبدیل و برای تجزیه و تحلیل مدل‌سازی می‌شوند.
• پرس‌وجوی تحلیلی از داده‌های آماده‌شده.
• توسعه مصورسازی داده‌ها، گزارش‌ها و داشبوردهایی با اطلاعات مربوط به شاخص‌های کلیدی عملکرد ( KPI ) و سایر یافته‌ها.
• توزیع نتایج تجزیه و تحلیل به تصمیم‌گیرندگان، چه توسط تیم هوش تجاری و چه توسط کاربران سلف سرویس هوش تجاری که اطلاعات را با همکاران تجاری به اشتراک می‌گذارند.
• استفاده از معیارهای عملکرد و بینش‌های ایجاد شده برای کمک به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه در کسب و کار.

برنامه‌های هوش تجاری گاهی اوقات اشکالی از تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، متن‌کاوی و تجزیه و تحلیل آماری را نیز در بر می‌گیرند. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده که تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف کسب‌وکار را امکان‌پذیر می‌کند، یکی از این نمونه‌هاست. با این حال، معمولاً پروژه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم‌های جداگانه علوم داده انجام می‌شوند، در حالی که تیم‌های هوش تجاری بر پرس‌وجو و تجزیه و تحلیل ساده‌تر داده‌های کسب‌وکار نظارت دارند.

این 5 مرحله، بخش‌های کلیدی فرآیند هوش تجاری (BI) هستند.

چرا هوش تجاری مهم است؟

هدف اصلی هوش تجاری، بهبود عملیات تجاری یک سازمان است. شرکت‌هایی که به طور مؤثر از ابزارها و تکنیک‌های هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند، بینش‌های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی‌های تجاری خود به دست می‌آورند. سپس می‌توان از این بینش‌ها برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی برای رشد سریع‌تر کسب‌وکار و افزایش سود استفاده کرد.

بدون هوش تجاری، سازمان‌ها نمی‌توانند به راحتی از داده‌های خود برای تأثیرگذاری بر تصمیم‌گیری‌ها بهره ببرند. در عوض، مدیران و کارکنان مجبورند تصمیمات مهم تجاری را بر اساس دانش انباشته، تجربه قبلی و شهود اتخاذ کنند. اگرچه این روش‌ها می‌توانند به تصمیمات خوبی منجر شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنایی، احتمال خطا و اشتباه نیز وجود دارد. هوش تجاری، مدیریت مبتنی بر احساسات را با تصمیم‌گیری مبتنی بر داده جایگزین می‌کند.

مزایای هوش تجاری چیست؟

یک برنامه هوش تجاری موفق، مزایای تجاری متنوعی را در یک سازمان ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، هوش تجاری مدیران ارشد و مدیران بخش‌ها را قادر می‌سازد تا عملکرد کسب و کار را به طور مداوم رصد کنند تا بتوانند در صورت بروز مشکلات یا فرصت‌ها به سرعت اقدام کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری به مؤثرتر شدن تلاش‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری کمک می‌کند. تنگناهای زنجیره تأمین، تولید و توزیع را می‌توان قبل از اینکه آسیب مالی ایجاد کنند، شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می‌توانند بهره‌وری کارکنان، هزینه‌های نیروی کار و سایر داده‌های نیروی کار را رصد کنند.

به طور کلی، مزایای کلیدی برنامه‌های هوش تجاری برای کسب‌وکارها شامل توانایی انجام وظایف زیر است:

• سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم‌گیری.
• بهینه‌سازی فرآیندهای داخلی کسب‌وکار.
• افزایش کارایی و بهره‌وری عملیاتی.
• مشکلات تجاری که باید برطرف شوند را شناسایی کنید.
• روندهای نوظهور کسب و کار و بازار را شناسایی کنید.
• استراتژی‌های تجاری قوی‌تری تدوین کنید.
• فروش بیشتر و درآمدهای جدید را هدایت کنید.
• کسب مزیت رقابتی نسبت به شرکت‌های رقیب.

نوآوری‌های هوش تجاری (BI) همچنین مزایای تجاری محدودتری را ارائه می‌دهند. از جمله آنها، ردیابی وضعیت پروژه‌های تجاری را برای مدیران پروژه و جمع‌آوری اطلاعات رقابتی در مورد رقبای خود را برای سازمان‌ها آسان‌تر می‌کند. علاوه بر این، تیم‌های هوش تجاری، مدیریت داده‌ها و فناوری اطلاعات خود با استفاده از هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل جنبه‌های مختلف فناوری و عملیات تحلیلی، از آن بهره‌مند می‌شوند.

پلتفرم هوش تجاری (BI) چیست و کارکردهای اصلی آن؟

ابزارهای هوش تجاری (BI) از سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری اولیه که فروشندگان در دهه ۱۹۶۰ شروع به توسعه آنها کردند، تکامل یافته‌اند. این سیستم‌ها در درجه اول برای انتقال اطلاعات به مدیران ارشد کسب‌وکار طراحی شده بودند؛ در واقع، سیستم‌های اطلاعات اجرایی یکی از دسته‌های محصولاتی بودند که مقدم بر هوش تجاری بودند. در مقابل، پلتفرم‌های مدرن هوش تجاری عملکردها و پایگاه‌های کاربری وسیع‌تری دارند.

گارتنر در گزارش سال ۲۰۲۴ خود در مورد پلتفرم‌های هوش تجاری، مجموعه‌ای از قابلیت‌های اصلی را علاوه بر پرس‌وجو و تحلیل، فهرست کرده است که شامل آماده‌سازی داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، گزارش‌دهی و مدیریت می‌شود. همکاری، تولید خودکار بینش و داستان‌سرایی داده‌ها ( که مصورسازی‌ها و روایت‌های متنی را در ارائه‌ها برای کاربران تجاری ترکیب می‌کند) از دیگر ویژگی‌های مشترک ذکر شده در این گزارش بودند. این شرکت مشاوره و تحقیقات بازار اعلام کرد که اکنون اکثر فروشندگان هوش تجاری، رابط‌های مکالمه‌ای مبتنی بر فناوری‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) و پرس‌وجوی زبان طبیعی (NLQ) را نیز برای ساده‌سازی وظایف تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهند.

علاوه بر GenAI و NLQ، فهرست رو به گسترش ویژگی‌های تجزیه و تحلیل افزوده در پلتفرم‌های BI شامل فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است که به کاربران کمک می‌کند داده‌های مرتبط را پیدا کنند، آنها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنند و مصورسازی ایجاد کنند. به عنوان مثال، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند کار پاکسازی و تبدیل داده‌ها را خودکار کنند. هوش مصنوعی می‌تواند نمودارها و سایر گرافیک‌های مناسب را برای تجسم داده‌ها توصیه کند. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند برای شناسایی روندها، الگوها و داده‌های پرت در مجموعه داده‌ها برای تجزیه و تحلیل کاربران استفاده شود.

در ادامه به مهم‌ترین کارکردهای هوش تجاری که توسط پلتفرم‌های BI پشتیبانی می‌شوند، اشاره می‌کنیم.

نظارت و اندازه‌گیری کسب‌وکار.

سیستم‌های هوش تجاری به‌طور گسترده برای ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر معیارهای کسب‌وکار استفاده می‌شوند تا مدیران بتوانند به‌طور مداوم عملکرد یک سازمان را رصد کنند. انجام این کار به آنها کمک می‌کند تا مسائل کسب‌وکار را به‌طور پیشگیرانه‌تری نسبت به گذشته که گزارش‌های عملکرد به‌موقع نبودند، شناسایی و برطرف کنند. به‌عنوان‌مثال، یک ابزار هوش تجاری می‌تواند نشان دهد که فروش محصول در یک منطقه کمتر از برنامه بوده است و مدیران را قادر می‌سازد تا برای افزایش به‌موقع آنها و رسیدن به هدف سه‌ماهه، اقداماتی انجام دهند.

تحلیل داده‌ها.

ابزارهای هوش تجاری فراتر از ردیابی معیارها، از برنامه‌های تحلیلی پیچیده‌تری پشتیبانی می‌کنند. همانطور که قبلاً ذکر شد، کاربران تجاری و متخصصان هوش تجاری، پرس‌وجوهایی را برای تحلیل داده‌ها و کسب بینش در مورد عملیات، استراتژی‌ها و روندهای تجاری اجرا می‌کنند. این عملکرد، رکن اصلی فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در سازمان‌ها است.

گزارش‌دهی و ارائه اطلاعات.

نتایج هوش تجاری باید در اختیار کاربران تجاری قرار گیرد تا بتوانند از اطلاعات استفاده کنند. در ابتدا، این کار عمدتاً از طریق گزارش‌های ایستا انجام می‌شد که اغلب به صورت چاپی ارسال می‌شدند. گزارش‌ها هنوز هم به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما داشبوردهای هوش تجاری به طور فزاینده‌ای محبوب شده‌اند. آن‌ها رابط کاربری بصری‌تر و تعاملی‌تری را با تجسم داده‌های داخلی و امکان بررسی دقیق‌تر داده‌های زیربنایی برای تجزیه و تحلیل بیشتر ارائه می‌دهند. پورتال‌های آنلاین یکی دیگر از گزینه‌های ارائه اطلاعات هوش تجاری هستند.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده.

هوش تجاری مرسوم نوعی تحلیل توصیفی است. با تحلیل داده‌های تاریخی یا جریان‌های داده بلادرنگ، مواردی را که قبلاً اتفاق افتاده یا اکنون در حال وقوع هستند بررسی می‌کند تا یک شرکت بتواند در صورت نیاز پاسخ دهد. از سوی دیگر، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سناریوهای آینده، مانند نحوه واکنش مشتریان به پیشنهادات بازاریابی را پیش‌بینی می‌کند. اجرای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و پرسش‌های «چه می‌شود اگر» یک عنصر پیش‌بینی‌کننده را به فرآیند هوش تجاری اضافه می‌کند.

انواع ابزارها و برنامه‌های هوش تجاری

هوش تجاری مجموعه‌ای گسترده از برنامه‌های کاربردی تحلیل داده را که برای برآوردن نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده‌اند، ترکیب می‌کند. اکثر آنها توسط هر دو پلتفرم هوش تجاری سلف سرویس و هوش تجاری سنتی پشتیبانی می‌شوند . فهرست زیر شامل فناوری‌های اصلی هوش تجاری موجود برای سازمان‌ها است.

تحلیل موردی. 

تحلیل موردی که با نام پرس‌وجوی موردی نیز شناخته می‌شود ، یکی از عناصر بنیادی برنامه‌های مدرن هوش تجاری و یکی از ویژگی‌های کلیدی ابزارهای سلف سرویس هوش تجاری است. این فرآیند نوشتن و اجرای پرس‌وجوها برای تحلیل مسائل خاص تجاری است. در حالی که پرس‌وجوهای موردی معمولاً در لحظه ایجاد می‌شوند، اغلب به طور منظم اجرا می‌شوند و نتایج تحلیلی آنها در داشبوردها و گزارش‌ها گنجانده می‌شود.

پردازش تحلیلی آنلاین.

ابزارهای OLAP که یکی از فناوری‌های اولیه هوش تجاری هستند، کاربران را قادر می‌سازند تا داده‌ها را در ابعاد مختلف تجزیه و تحلیل کنند، که به ویژه برای پرس‌وجوها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج و در مکعب‌های OLAP چندبعدی ذخیره می‌شدند، اما به طور فزاینده‌ای امکان اجرای تجزیه و تحلیل‌های OLAP مستقیماً در پایگاه‌های داده ستونی وجود دارد.

هوش تجاری موبایل.

هوش تجاری موبایل، برنامه‌ها و داشبوردهای هوش تجاری را روی تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای هوش تجاری موبایل که اغلب بیشتر برای مشاهده داده‌ها استفاده می‌شوند تا تجزیه و تحلیل آنها، معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می‌شوند. به عنوان مثال، داشبوردهای موبایل ممکن است فقط دو یا سه تجسم داده و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را نمایش دهند تا به راحتی روی صفحه نمایش دستگاه قابل مشاهده باشند.

هوش تجاری بلادرنگ.

در برنامه‌های هوش تجاری بلادرنگ ، داده‌ها همزمان با ایجاد، جمع‌آوری و پردازش، تجزیه و تحلیل می‌شوند. انجام این کار به کاربران یک دیدگاه به‌روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه‌های مورد علاقه می‌دهد. فرآیند تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان‌سازی داده‌ها و پشتیبانی از فعالیت‌هایی مانند امتیازدهی اعتباری، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند است.

هوش عملیاتی.

هوش عملیاتی که با نام هوش تجاری عملیاتی نیز شناخته می‌شود، نوعی تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را در اختیار مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری قرار می‌دهد. برنامه‌های هوش عملیاتی برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و امکان اقدام سریع‌تر در مورد مسائل طراحی شده‌اند؛ به عنوان مثال، به نمایندگان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان و به مدیران لجستیک برای کاهش تنگناهای توزیع کمک می‌کنند.

تحلیل‌های تعبیه‌شده. 

تحلیل‌های تعبیه‌شده که با نام هوش تجاری تعبیه‌شده نیز شناخته می‌شوند ، قابلیت‌های هوش تجاری و تجسم داده‌ها را مستقیماً در برنامه‌های کاربردی تجاری مانند سیستم‌های ERP و CRM قرار می‌دهند. این امر کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در برنامه‌هایی که برای انجام کارهای خود استفاده می‌کنند، به جای استفاده از یک ابزار هوش تجاری جداگانه، تجزیه و تحلیل کنند. ویژگی‌های تحلیل‌های تعبیه‌شده معمولاً توسط فروشندگان نرم‌افزارهای کاربردی گنجانده می‌شوند، اما سازمان‌ها می‌توانند آنها را در برنامه‌های کاربردی داخلی نیز بگنجانند.

هوش تجاری متن‌باز.

نرم‌افزار هوش تجاری متن‌باز معمولاً شامل دو نسخه است:
یک نسخه عمومی که می‌توان به صورت رایگان از آن استفاده کرد و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک با پشتیبانی فنی ارائه شده توسط فروشنده. علاوه بر این، برخی از فروشندگان ابزارهای هوش تجاری اختصاصی، نسخه‌های رایگانی را عمدتاً برای کاربران شخصی ارائه می‌دهند.

هوش تجاری مشارکتی.

این بیشتر یک فرآیند است تا یک فناوری خاص. این شامل ترکیب برنامه‌های هوش تجاری و ابزارهای همکاری است تا کاربران مختلف بتوانند با هم روی وظایف تحلیل داده‌ها کار کنند و اطلاعات را به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند با استفاده از ابزارهای چت آنلاین، داده‌های هوش تجاری و نتایج تحلیل را با نظرات، سوالات و نکات برجسته حاشیه‌نویسی کنند.

هوش مکانی.

هوش مکانی، نوعی تخصصی از هوش تجاری است که به کاربران امکان می‌دهد داده‌های مکانی و جغرافیایی را تجزیه و تحلیل کنند و قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه را نیز در آن گنجانده است. این هوش، بینش‌هایی در مورد عناصر جغرافیایی در داده‌ها و عملیات تجاری ارائه می‌دهد. کاربردهای بالقوه آن شامل انتخاب مکان برای فروشگاه‌های خرده‌فروشی و تأسیسات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت لجستیک است.

هوش مشتری.

یکی دیگر از فرآیندهای تخصصی، هوش مشتری است که داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بینش‌هایی در مورد رفتار و ترجیحات مشتریان به دست آورد. سازمان‌ها از آن برای بهبود تعاملات با مشتریان، ارائه تجربیات شخصی‌سازی شده به مشتری و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی از طریق تکنیک‌های تقسیم‌بندی استفاده می‌کنند.

مدیریت عملکرد شرکت. 

مدیریت عملکرد شرکت نیز زیرمجموعه‌ای از هوش تجاری است که شامل نظارت و تحلیل عملکرد مالی بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مانند درآمد، سود و هزینه‌های عملیاتی می‌شود. مدیران ارشد، کاربران اصلی برنامه‌های CPM برای پشتیبانی از برنامه‌ریزی مالی، بودجه‌بندی، مدیریت ریسک و سایر عملکردهای شرکت هستند.

چگونه صنایع از ابزارهای هوش تجاری استفاده می‌کنند؟

در ادامه به نمونه‌هایی از کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف اشاره می‌کنیم:

• بانک‌ها از هوش تجاری برای ارزیابی ریسک‌های مالی هنگام تصمیم‌گیری در مورد تأیید درخواست‌های وام مسکن و وام‌های دیگر استفاده می‌کنند. آن‌ها و سایر شرکت‌های خدمات مالی همچنین سبد سهام مشتریان را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به برنامه‌ریزی تلاش‌های فروش متقابل با هدف ترغیب مشتریان به خرید محصولات اضافی کمک کنند.
• بیمه‌گران نیز به طور مشابه برای تجزیه و تحلیل ریسک‌ها هنگام بررسی درخواست‌های بیمه عمر، خودرو و خانه به ابزارهای هوش تجاری متکی هستند. علاوه بر این، آنها از هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل قیمت‌گذاری بیمه‌نامه‌ها نیز بهره می‌برند.
• تولیدکنندگان از نرم‌افزار هوش تجاری برای کمک به برنامه‌ریزی تولید، خرید مواد و ملزومات، مدیریت زنجیره تأمین و نظارت بر عملیات تولید استفاده می‌کنند.
• خرده‌فروشان با کمک ابزارهای هوش تجاری و تحلیلی، کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات محصول را برنامه‌ریزی می‌کنند و در عین حال از آنها در مدیریت موجودی و تجدید موجودی محصول نیز استفاده می‌کنند.
• هتل‌های زنجیره‌ای از ابزارهای هوش تجاری برای ردیابی نرخ اشغال اتاق و تنظیم قیمت‌گذاری بر اساس تقاضای رزرو و همچنین برای مدیریت برنامه‌های وفاداری مشتریان خود استفاده می‌کنند.
• خطوط هوایی نیز از هوش تجاری برای کمک به ردیابی فروش بلیط و اشغال پرواز و همچنین برای مواردی مانند مدیریت برنامه‌های پرواز، تعیین خدمه و سفارش غذا و نوشیدنی استفاده می‌کنند.
• شرکت‌های حمل و نقل، برنامه‌های توزیع و مسیرها را با راهنمایی هوش تجاری و ابزارهای تحلیلی برنامه‌ریزی می‌کنند. آن‌ها همچنین از هوش تجاری برای نظارت بر میزان مصرف سوخت و سایر جنبه‌های عملیات ناوگان استفاده می‌کنند.
• بیمارستان‌ها از سیستم‌های هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل نتایج بیماران و میزان بستری مجدد به عنوان بخشی از تلاش‌ها برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده می‌کنند. علاوه بر این، پزشکان از این ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده‌های بالینی و کمک به تشخیص بیماری‌های مختلف استفاده می‌کنند.

یک محیط هوش تجاری (BI) شامل چه فناوری‌های دیگری می‌شود؟

محیط‌های هوش تجاری چیزی فراتر از خود نرم‌افزار BI هستند. برای مثال، یک معماری معمول BI شامل سیستم‌های منبع داخلی و منابع داده خارجی، انبارهای داده و سایر مخازن داده و انواع ابزارهای پردازش و مدیریت داده نیز می‌شود.

در اینجا جزئیات بیشتری در مورد اجزای اصلی BI ارائه شده است.

منابع داده. این منابع در درجه اول شامل پردازش تراکنش‌ها و سیستم‌های عملیاتی یک سازمان، مانند ERP، CRM، امور مالی، منابع انسانی و برنامه‌های مدیریت زنجیره تأمین می‌شوند. داده‌های بازار، لیست مشتریان خارجی و سایر مجموعه داده‌های خارجی نیز می‌توانند در سیستم‌های BI برای تجزیه و تحلیل جمع‌آوری شوند.

انبارهای داده. همانطور که قبلاً ذکر شد، داده‌های سیستم‌های منبع معمولاً برای تجزیه و تحلیل در یک انبار داده تجمیع می‌شوند، اگرچه از مارت‌های داده، دریاچه‌های داده و خانه‌های دریاچه داده نیز به عنوان مخزن استفاده می‌شود. علاوه بر این، یک معماری BI ممکن است شامل یک انبار داده عملیاتی به عنوان یک منطقه عملیاتی برای داده‌ها قبل از رفتن به انبار داده باشد. مخازن فراداده، واژه‌نامه‌های تجاری و کاتالوگ‌های داده، فناوری‌های مرتبطی هستند که می‌توانند به کاربران در یافتن مجموعه داده‌های مرتبط برای برنامه‌های BI کمک کنند. دو مورد جدیدتر، کاتالوگ‌های تحلیلی هستند که داشبوردها، گزارش‌ها و مجموعه داده‌های گزینشی را ذخیره می‌کنند و انبارهای معیار، که مخازن متمرکز برای معیارهای تجاری هستند تا از سازگاری آنها در سراسر سازمان اطمینان حاصل شود.

نرم‌افزارهای یکپارچه‌سازی داده‌ها و کیفیت داده. ابزارهای استخراج، تبدیل و بارگذاری، ابزارهای اصلی یکپارچه‌سازی داده‌ها برای کاربردهای هوش تجاری هستند. ETL مجموعه داده‌ها را از سیستم‌های منبع در فرآیندهای دسته‌ای در فواصل منظم جمع‌آوری می‌کند، سپس داده‌ها را تبدیل و در یک انبار داده بارگذاری می‌کند. سایر روش‌های یکپارچه‌سازی شامل یکپارچه‌سازی داده‌های بلادرنگ و مجازی‌سازی داده‌ها است که نماهای ترکیبی از مجموعه داده‌ها را بدون بارگذاری فیزیکی آنها در یک انبار داده ایجاد می‌کند. پروفایل‌بندی و پاکسازی داده‌ها معمولاً همراه با یکپارچه‌سازی انجام می‌شود و از ابزارهای جداگانه کیفیت داده برای شناسایی و رفع خطاهای داده استفاده می‌شود.

ابزارهای آماده‌سازی و گردآوری داده‌ها. تیم‌های هوش تجاری و مدیریت داده اغلب از نرم‌افزارهای تخصصی آماده‌سازی داده‌ها نیز برای کمک به خودکارسازی آن وظیفه و فرآیند گردآوری مجموعه داده‌ها برای کاربران هوش تجاری استفاده می‌کنند. گردآوری داده‌ها با ارائه مجموعه داده‌هایی که آماده استفاده برای برنامه‌های خاص هوش تجاری هستند، کار تجزیه و تحلیل را ساده و متمرکز می‌کند.

اینها برخی از اقداماتی هستند که تیم‌های هوش تجاری می‌توانند برای کمک به رفع چالش‌های هوش تجاری انجام دهند.

چالش‌های سازمانی هوش تجاری چیست؟

یکی از خطرات برنامه‌های کاربردی هوش تجاری این است که تصمیم‌گیری‌های شتاب‌زده‌ای که آنها فراهم می‌کنند، اگر بر اساس داده‌های ناقص یا معیوب و نتایج تحلیلی نادرست باشد، می‌تواند سازمان‌ها را به بیراهه بکشاند. برای جلوگیری از وقوع این اتفاق، چالش‌های اصلی نوآوری‌های هوش تجاری که باید به آنها پرداخته شود، ترکیبی از مدیریت داده‌ها و مسائل مدیریت پروژه هوش تجاری است.

موارد زیر برخی از آن چالش‌ها هستند:

• ادغام داده‌ها از سیستم‌های منبع مختلف. بسیاری از سازمان‌ها نیاز به ادغام داده‌ها از منابع مختلف، از جمله ترکیبی از سیستم‌های ابری و داخلی، دارند. این اغلب یک فرآیند پیچیده است.
• شناسایی و رفع مشکلات کیفیت داده‌ها. برنامه‌های هوش تجاری (BI) به داده‌های با کیفیت بالا نیاز دارند، اما داده‌های خام اغلب دارای مشکلات کیفی هستند. فرآیندهایی برای رفع خطاهای داده‌ها و جلوگیری از وقوع آنها، عنصر کلیدی نوآوری‌های هوش تجاری هستند.
• تجزیه سیلوهای داده. سیستم‌های سیلویی، کاربران هوش تجاری را از دسترسی به داده‌های مرتبط باز می‌دارند و منجر به نتایج تحلیلی متناقض می‌شوند. حذف آنها و اتخاذ استانداردهای داخلی داده برای اطمینان از ثبات، باید از اولویت‌های تیم‌های هوش تجاری باشد.
• مدیریت استقرار هوش تجاری سلف سرویس. استفاده کنترل نشده از ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس همچنین می‌تواند منجر به نتایج تحلیلی متناقضی شود که تصمیم‌گیری مؤثر را مختل می‌کند.
• اجتناب از شیوه‌های نادرست تجسم داده‌ها و طراحی داشبورد. تجسم داده‌ها و داشبوردهای ضعیف طراحی‌شده نیز اثربخشی هوش تجاری را کاهش می‌دهند. کاربران تجاری باید در مورد نحوه ایجاد تجسم‌های آسان و بهترین شیوه‌های طراحی داشبورد آموزش ببینند.
• ارتباط دادن بینش‌های تولید شده توسط هوش تجاری با اقدامات تجاری. ارائه اطلاعات به مدیران و کارکنان عملیاتی به روشی مفید می‌تواند دشوار باشد. ملاحظات شامل نحوه و محل ارائه آن برای کمک به تصمیم‌گیری‌ها و سایر اقدامات است.
• ارائه داده‌های مناسب به تصمیم‌گیرندگان کسب‌وکار. به طور مشابه، سفارشی‌سازی بینش‌ها و اطلاعات برای کاربران مختلف کسب‌وکار، کاری ضروری اما اغلب زمان‌بر است. ارائه داده‌های اضافی به کاربران می‌تواند آنها را با اطلاعات بیش از حد مواجه کند.
• توجیه سرمایه‌گذاری در پروژه‌های جدید هوش تجاری. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) برنامه‌های هوش تجاری می‌تواند در برخی سازمان‌ها چالش‌برانگیز باشد. در نتیجه، توجیه سرمایه‌گذاری‌های بیشتر برای گسترش طرح‌های هوش تجاری ممکن است آسان نباشد.

مشکلات مربوط به پذیرش کاربر، یکی دیگر از موانع بالقوه برای موفقیت نوآوری‌های هوش تجاری است. این مشکلات می‌توانند ناشی از عدم تمایل کاربران تجاری به کنار گذاشتن ابزارهای آشنا، به ویژه صفحات گسترده، و روی آوردن به نرم‌افزار هوش تجاری باشند. علاوه بر این، ایجاد فرهنگ داده‌محور همچنان یک چالش مداوم در برخی سازمان‌ها است.

نحوه پیاده سازی یک برنامه هوش تجاری (BI)

راه‌اندازی یک برنامه هوش تجاری با توسعه یک استراتژی هوش تجاری آغاز می‌شود . یک استراتژی خوب برنامه‌ریزی‌شده، پایه و اساس نوآوری‌های مؤثر هوش تجاری را که مزایای تجاری مورد انتظار را در یک سازمان ایجاد می‌کنند، بنا می‌نهد. در ادامه برخی از مراحل کلیدی برای ایجاد یک استراتژی هوش تجاری آورده شده است:

1. همسوسازی استراتژی با اهداف تجاری و معیارهای مرتبط. نوآوری‌های هوش تجاری باید با اهداف و مقاصد استراتژیک سازمان و همچنین شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر معیارهایی که برای پیگیری پیشرفت در جهت دستیابی به آنها استفاده می‌شوند، همسو باشند.
2. موارد استفاده برنامه‌ریزی‌شده هوش تجاری را شناسایی و اولویت‌بندی کنید. در یک شرکت معمولی، کاربردهای بالقوه هوش تجاری متعددی وجود دارد. نمی‌توان همه آنها را به طور همزمان تأمین مالی و مستقر کرد، بنابراین اولویت‌بندی آنها بر اساس نیازهای تجاری و بازگشت سرمایه مورد انتظار، یک امر ضروری است.
3. ایجاد فرآیندهای قوی مدیریت داده. یک استراتژی موفق هوش تجاری (BI) نیازمند مدیریت داده‌های قوی است تا داده‌های مرتبط و با کیفیت بالا را برای برنامه‌های هوش تجاری در دسترس قرار دهد. علاوه بر فرآیندهای یکپارچه‌سازی، آماده‌سازی و مدیریت کیفیت داده‌ها، حاکمیت داده نیز مورد نیاز است تا اطمینان حاصل شود که داده‌های هوش تجاری قابل اعتماد هستند و به درستی در سراسر سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرند.
4. ابزارهای هوش تجاری (BI) مناسب را انتخاب کنید. داشتن داده‌های مدیریت‌شده کافی نیست؛ کاربران هوش تجاری همچنین به نرم‌افزاری نیاز دارند که نیازهای آنها را برآورده کند و نتایج تحلیلی مطلوب را ارائه دهد. در برخی موارد، این ممکن است به معنای استفاده از چندین ابزار هوش تجاری برای پشتیبانی از برنامه‌ها و گروه‌های مختلف کاربران باشد.
5. یک تیم هوش تجاری ایجاد کنید. به خصوص در شرکت‌های بزرگ، تیم‌های هوش تجاری معمولاً شامل نقش‌ها و مسئولیت‌های مختلف هوش تجاری هستند. یک مدیر یا سرپرست هوش تجاری، گاهی در سطح معاون رئیس، به علاوه سمت‌هایی مانند معمار هوش تجاری، مدیر پروژه هوش تجاری، توسعه‌دهنده هوش تجاری و تحلیلگر هوش تجاری وجود دارد . ممکن است لازم باشد برخی از این نقش‌ها در سازمان‌های کوچک‌تر در یک سمت ترکیب شوند.

با داشتن استراتژی هوش تجاری و تیم متخصص، یک سازمان می‌تواند شروع به پیاده‌سازی برنامه‌های هوش تجاری کند. انجام این کار همچنین شامل مجموعه‌ای از مراحل است: ایجاد یک طرح پروژه، جمع‌آوری دقیق نیازهای کاربر، ساخت معماری هوش تجاری زیربنایی، ارزیابی آمادگی سازمانی برای پروژه، پر کردن شکاف‌های شناسایی شده و سپس طراحی و استقرار سیستم هوش تجاری.

روندهای هوش تجاری

مهم‌ترین روند در هوش تجاری، استفاده روزافزون از ابزارهای هوش مصنوعی در نوآوری‌های هوش تجاری است. گسترش قابلیت‌های تجزیه و تحلیل افزوده در سیستم‌های هوش تجاری، اکنون شامل ابزارهای کمکی GenAI نیز می‌شود که به عنوان دستیاران هوش مصنوعی برای کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌ها عمل می‌کنند، و همچنین ویژگی‌هایی که از GenAI برای توضیح نتایج تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند. علاوه بر این، الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند در برنامه‌های هوش تجاری که از فعالیت‌هایی مانند بهینه‌سازی زنجیره تأمین، تجزیه و تحلیل مشتری و تشخیص ناهنجاری برای مدیریت ریسک‌های تجاری پشتیبانی می‌کنند، کمک کنند.

سایر روندهای فعلی هوش تجاری که باید مورد توجه قرار گیرند عبارتند از:

تمرکز بیشتر بر مدیریت استفاده از هوش تجاری. الزامات نظارتی جدید و تهدید مداوم حملات سایبری، مدیریت داده‌ها، امنیت و حریم خصوصی را در نوآوری‌های هوش تجاری، نسبت به گذشته، به دغدغه‌های حیاتی‌تری تبدیل کرده است. این امر، اهمیت مدیریت کلی محیط‌های هوش تجاری را افزایش داده است. کاتالوگ‌های تحلیلی که اکنون توسط فروشندگان هوش تجاری پشتیبانی می‌شوند، مبتنی بر فناوری‌هایی هستند که می‌توانند به کاربران اطمینان دهند که فقط به اطلاعاتی دسترسی دارند که مرتبط و مناسب با نقش‌هایشان است.

ظهور رویکردهای جدید تحلیلی. اشکال جدید تحلیلی همچنان در ارتباط با فرآیند هوش تجاری (BI) در حال ظهور هستند.
به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل ترکیبی (composable analytics) از توسعه ماژولار برنامه‌های هوش تجاری (BI) با استفاده از مجموعه‌ای از بلوک‌های سازنده از ابزارهای مختلف پشتیبانی می‌کند. هوش تصمیم‌گیری (Decision Intelligence) یک حوزه نوظهور است که عناصر علم داده، هوش مصنوعی و هوش تجاری (BI) را برای تسریع تصمیم‌گیری و ردیابی معیارهای عملکرد ترکیب می‌کند. رویکرد جدید دیگر، هوش پیوسته (continuous intelligence) است که هدف آن ارائه تجزیه و تحلیل‌های بلادرنگ و بینش‌های داده‌ای به صورت مداوم است.

توسعه کم کد و بدون کد. بسیاری از فروشندگان هوش تجاری در حال اضافه کردن ابزارهای گرافیکی هستند که امکان توسعه برنامه‌های هوش تجاری را با کدنویسی کم یا بدون کدنویسی فراهم می‌کنند. از آنجا که چنین ابزارهایی به مهارت‌های توسعه سطح بالا نیاز ندارند، کاربران تجاری می‌توانند حداقل بخشی از کارهای توسعه را خودشان انجام دهند.

تلاش برای بهبود سواد داده‌ای. با گسترش استفاده از ابزارهای هوش تجاری در سازمان‌ها توسط هوش تجاری سلف سرویس، اطمینان از اینکه کاربران جدید می‌توانند داده‌ها را درک کرده و با آنها کار کنند، بسیار مهم است. این امر تیم‌های هوش تجاری را بر آن داشته است تا مهارت‌های سواد داده‌ای را در برنامه‌های آموزشی کاربران بگنجانند. فروشندگان هوش تجاری نیز نوآوری‌هایی مانند پروژه سواد داده‌ای به رهبری Qlik را آغاز کرده‌اند.

تغییر به فضای ابری. سیستم‌های هوش تجاری در ابتدا به کندی به فضای ابری منتقل می‌شدند، تا حدودی به این دلیل که انبارهای داده عمدتاً در مراکز داده داخلی مستقر بودند. اما استقرار ابری انبارهای داده و ابزارهای هوش تجاری به طور قابل توجهی رشد کرده است. پلتفرم‌های هوش تجاری مبتنی بر ابر، که زمانی یک دسته محصول جداگانه بودند، اکنون انتخاب اصلی استقرار برای بسیاری از سازمان‌ها هستند.

فروشندگان و بازار هوش تجاری

ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس و مصورسازی داده‌ها به استانداردی برای نرم‌افزارهای مدرن هوش تجاری تبدیل شده‌اند. اکنون تمام ابزارهای اصلی هوش تجاری، ویژگی‌های سلف سرویس مانند کشف بصری داده‌ها، پرس‌وجوهای موردی و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل افزوده را به همراه مصورسازی داده‌ها و عملکردهای طراحی داشبورد در خود جای داده‌اند.

در حالی که پلتفرم‌های کامل، پرکاربردترین فناوری هوش تجاری هستند، بازار BI شامل دسته‌های دیگری از محصولات نیز می‌شود. برخی از فروشندگان ابزارهایی را به‌طور خاص برای کاربردهای تحلیلی تعبیه‌شده ارائه می‌دهند. برخی بر طراحی داشبورد و تجسم داده‌ها تمرکز دارند، در حالی که برخی دیگر در ابزارهایی تخصص دارند که از تلاش‌های داستان‌سرایی داده‌ها پشتیبانی می‌کنند .

هوش تجاری در مقابل تحلیل کلان داده

تجزیه و تحلیل کلان‌داده یکی دیگر از فرآیندهای پرکاربرد تجزیه و تحلیل داده‌ها است. هوش تجاری و تجزیه و تحلیل کلان‌داده مکمل یکدیگر هستند و مجموعه‌هایی از کلان‌داده‌ها می‌توانند در فرآیندهای هوش تجاری ادغام شوند.

به عنوان مثال، برخی از انواع داده‌ها که در ابتدا در یک دریاچه داده ذخیره می‌شوند، می‌توانند ساختار یافته و برای استفاده در برنامه‌های هوش تجاری به یک انبار داده منتقل شوند. این کار را می‌توان در همان پلتفرم در یک دریاچه داده انجام داد.

با این حال، در مجموع، این دو فرآیند انواع مختلفی از کاربردهای تحلیلی را هدف قرار می‌دهند. هوش تجاری (BI) در درجه اول بر تحلیل توصیفی و تحلیل تشخیصی تمرکز دارد؛ به آنچه قبلاً اتفاق افتاده یا اکنون در حال رخ دادن است و چرایی آن می‌پردازد. از سوی دیگر، تحلیل کلان‌داده معمولاً شامل تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تحلیل تجویزی است که راهنمایی‌هایی در مورد چگونگی دستیابی به نتایج مطلوب تجاری ارائه می‌دهد.

هوش تجاری همچنین می‌تواند به عنوان یک رویکرد ساختاریافته برای تحلیل داده‌ها در نظر گرفته شود، در حالی که تحلیل کلان‌داده ماهیت اکتشافی‌تری دارد. و معمولاً توسط دانشمندان داده و سایر تحلیلگران داده با مهارت‌های تحلیلی پیشرفته انجام می‌شود.